#coding=utf-8
import tensorflow as tf
# 声明w1，w2两个变量。这里还通过seed参数设定了随机种子，
# 这样可以保证每次运行的结果是一样的
w1 = tf.Variable(tf.random_normal((2, 3), stddev=1, seed=1))
w2 = tf.Variable(tf.random_normal((3, 1), stddev=1, seed=1))
#暂时将输入的特征向量定义为一个常量。注意这里x是一个1*2的矩阵
x = tf.constant([[0.7, 0.9]])
#通过前向传播算法获得神经网络的输出
a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)
sess = tf.Session()
#w1和w2要运行初始化过程。以下两行初始化了w1和w2两个变量
sess.run(w1.initializer)
sess.run(w2.initializer)
#输出[[3.95757794]]
print(sess.run(y))
sess.close()